大型语言模型可有效提升用于精神疾病诊断的问卷质量，通过识别并消除其中的症状重叠与冗余，增强症状描述的普适性，并推动对精神障碍的新理论理解。这一发现来自科隆大学医学院及科隆大学医院的约瑟夫·卡姆贝茨教授与凯·福格尔教授领导的一项国际研究。研究显示，AI不仅能优化现有问卷结构，还能辅助构建更科学、更精准的心理健康评估工具，为精神疾病诊断和分类提供新思路。